# import mnist_loader
# import network
from src import mnist_loader, network2

training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper()
net = network2.Network([784, 30, 10])
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第一个数字784代表图片像素点一般不改，也代表输入神经元个数
第二个数字~倒数第二个数字代表每个隐藏层神经元个数，例如[784,30,30,10]代表有2个个数为30的隐藏层
最后一个数字10代表输出神经元个数
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evaluation_cost, evaluation_accuracy, \
training_cost, training_accuracy = net.SGD(training_data, 30, 10, 1.0,
        lmbda=5.0,
        evaluation_data = validation_data,
        monitor_evaluation_cost = False,
        monitor_evaluation_accuracy = True,
        monitor_training_cost = False,
        monitor_training_accuracy = False)
'''
第一个数字30代表迭代次数
第二个人数字10代表随机梯度下降的抽样个数
第三个数字1.0代表学习步长
第四个数字代表规范化的lambda参数
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